因子分析是主成分分析的延伸，因子分析和主成分分析都是常用的降維技術(shù)，但它們的目的和方法有所不同。PCA旨在通過(guò)線性變換將原始變量轉(zhuǎn)換為一組新的線性無(wú)關(guān)的主成分，以盡量保留原始數(shù)據(jù)的信息，降低數(shù)據(jù)的維度。而因子分析則旨在找到一組潛在的因子，解釋觀察到的變量之間的相關(guān)性。因子分析通常通過(guò)調(diào)整因子在原始變量的權(quán)重來(lái)發(fā)現(xiàn)因子所代表的含義，從而識(shí)別數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。因子分析常用于社會(huì)科學(xué)、心理學(xué)、市場(chǎng)調(diào)研等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，但不適用于預(yù)測(cè)類模型建模。

正確答案是：D: 因子分析用于預(yù)測(cè)類模型建模。

專業(yè)分析：

A: PCA（主成分分析）是因子分析的延伸。這種說(shuō)法在一定程度上是正確的，因?yàn)閮烧叨际墙稻S技術(shù)，但它們的目標(biāo)和方法有所不同。PCA的目標(biāo)是通過(guò)線性變換將原始數(shù)據(jù)投影到新的坐標(biāo)系中，使得新坐標(biāo)系中的變量（主成分）盡可能解釋數(shù)據(jù)的方差。因子分析則更關(guān)注數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)，試圖通過(guò)少數(shù)潛在因子解釋變量之間的相關(guān)性。

B: 因子分析的可解釋性強(qiáng)于主成分分析。這個(gè)說(shuō)法在某些情況下是正確的，因?yàn)橐蜃臃治鲈噲D找到能夠解釋變量間相關(guān)性的潛在因子，這些因子通常有更明確的解釋意義。而主成分分析主要關(guān)注的是數(shù)據(jù)的方差，不一定有明確的解釋。

C: 因子分析通常通過(guò)調(diào)整主成分在原始變量的權(quán)重來(lái)發(fā)現(xiàn)主成分所代表的含義。這個(gè)說(shuō)法不準(zhǔn)確。因子分析和主成分分析是兩種不同的方法。因子分析通過(guò)旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣來(lái)找到更可解釋的因子結(jié)構(gòu)，而不是調(diào)整主成分在原始變量的權(quán)重。

D: 因子分析用于預(yù)測(cè)類模型建模。這個(gè)說(shuō)法是錯(cuò)誤的。因子分析主要用于數(shù)據(jù)降維和探索性數(shù)據(jù)分析，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)，并不是用于預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)類模型建模通常使用回歸分析、分類算法等方法，而不是因子分析。